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今天就跟大家聊聊有關 MapReduce 引擎如何實現，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，丸趣 TV 小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

MapReduce 引擎怎么實現

使用例子見下，只需要 import 一個名即可。

#!/usr/bin/env python

import mincemeat

data = [Humpty Dumpty sat on a wall ,

Humpty Dumpty had a great fall ,

All the King s horses and all the King s men ,

Couldn t put Humpty together again ,

]

def mapfn(k, v):

for w in v.split():

yield w, 1

def reducefn(k, vs):

MapReduce 引擎怎么實現

result = 0

for v in vs:

result += v

return result

s = mincemeat.Server()

# The data source can be any dictionary-like object

s.datasource = dict(enumerate(data))

s.mapfn = mapfn

s.reducefn = reducefn

results = s.run_server(password= changeme)

print results

然后將 mincemeat.py 和 example.py 放在同一個目錄下，執行 example.py

python example.py

這時程序會掛起一個 daemon

然后另開一終端運行：

python mincemeat.py -p changeme localhost

就會看到剛才的 daemon 打印出了 MapReduce 結果并退出了。

{‘a’: 2,‘on’: 1,‘great’: 1,‘Humpty’: 3,‘again’: 1,‘wall’: 1,‘Dumpty’: 2,‘men’: 1,‘had’: 1,‘all’: 1,‘together’: 1,“King’s”: 2,‘horses’: 1,‘All’: 1,“Couldn’t”: 1,‘fall’: 1,‘and’: 1,‘the’: 2,‘put’: 1,’sat’: 1}

看完上述內容，你們對 MapReduce 引擎如何實現有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注丸趣 TV 行業資訊頻道，感謝大家的支持。

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